Люди часто предсказывают результаты своих решений и действий, поскольку это помогает им осмысливать окружающий мир и ориентироваться в текущих обстоятельствах. Многие предыдущие исследования психологии предполагают, что люди в первую очередь делают прогнозы вперед, которые подразумевают прогнозирование того, какие будущие события последуют за текущим событием.

Исследователи из Еврейского университета в Иерусалиме и Йельского университета недавно изучили возможность того, что в некоторых ситуациях люди могут вместо этого иногда применять стратегии обратного прогнозирования, которые заключаются в прогнозировании того, какие текущие события, скорее всего, будут предшествовать различным будущим событиям.

Их выводы, опубликованные в журнале Nature Human Behaviour , показывают, что прямое и обратное прогнозирование используется адаптивно в зависимости от обстановки, в которой находится человек.

«Наша работа была мотивирована противостоянием основному предположению, распространенному в литературе по вычислительному моделированию в планировании, которое не согласуется с нашими интуитивными представлениями о планировании, полученными из повседневного опыта», — рассказал Medical Xpress доктор Пол Б. Шарп, соавтор статьи и будущий доцент Университета Бар-Илан (ранее научный сотрудник Йельского университета).

«В частности, большинство моделей предполагают, что мы прогнозируем только будущие цели, исходя из текущих событий. Повседневный опыт подсказывает нам, что мы планируем в обратном порядке: мы представляем, как живем в каком-то месте в будущем, и движемся обратно к нашему текущему состоянию в окружающей среде».

Опираясь на эту интуицию, доктор Шарп и старший автор Эран Элдар приступили к разработке вычислительной модели , которая могла бы реализовать обратное прогнозирование и объяснить различные процессы принятия решений, включая те, которые лежат в основе сложного планирования.

Затем исследователи провели серию экспериментов, включавших адаптацию задач, которые обычно используются когнитивными психологами для изучения человеческого планирования и принятия решений.

«Эти задания, обычно называемые задачами на принятие одно- или двухшагового решения, предполагают, что участники на собственном опыте узнают, как действия, предпринимаемые применительно к определенным изображениям, приводят к появлению новых изображений», — пояснил доктор Шарп.

«Проще говоря, участники выполняют действие и смотрят, какие изображения следуют за ним. Затем они могут предсказать, какие изображения с наибольшей вероятностью последуют за данным изображением, или, если они делают прогноз в обратном направлении, какие прошлые изображения с наибольшей вероятностью будут предшествовать текущему изображению».

Исследователи набрали в общей сложности 1299 участников и попросили их выполнить ряд задач по принятию решений. Эти участники прошли различные экспериментальные испытания, в ходе которых они постепенно узнавали закономерности, лежащие в основе последовательностей изображений, которые им представлялись.

«После многих попыток обучения участникам сообщают, какие изображения, если они будут достигнуты, дадут им большую награду», — сказал доктор Шарп. «Затем они использовали сформированные ими прогнозы, чтобы попытаться достичь этого состояния с наградой в фазе принятия решения, которая следует за фазой обучения».

Проанализировав собранные данные, доктор Шарп и Элдар обнаружили, что участники их исследования использовали стратегии обратного и прямого прогнозирования адаптивным образом, следуя ключевому принципу. В частности, люди, по-видимому, использовали ту стратегию прогнозирования, которая была более «вычислительно бережливой» (т. е. ресурсоэффективной) для задачи принятия решений, которую они выполняли.

«Теперь мы планируем изучить другие неотвеченные вопросы относительно того, как субъекты сначала усваивают обратные и прямые прогнозы, и как они используются во время принятия решений для планирования», — сказал доктор Шарп. «Например, делаем ли мы вывод, какая форма прогнозирования более экономна во время обучения, и основано ли это на выводе о структуре окружающей среды? Или мы усваиваем обе формы прогнозирования и просто делаем вывод во время принятия решений, что одна из них более эффективна?»

Недавняя работа этой группы исследователей, по-видимому, противоречит давнему предположению, что большинство людей в основном используют стратегии прогнозирования вперед во время принятия решений. В будущем это может проложить путь для дополнительных психологических исследований, проверяющих эту гипотезу, а также для усилий на основе компьютерных наук, направленных на искусственное воспроизведение прогнозирования назад.

«Например, работа в области искусственного интеллекта показала, что обратное планирование, которое используется в автономном режиме (т. е. не во время планирования, а во время отдыха) для улучшения процесса принятия решений, является более точным в соответствии с другим принципом, чем тот, который мы преследовали», — добавил доктор Шарп.

«Разработка единой модели для объяснения обоих наборов результатов в эмпирическом исследовании с участием людей (работа с ИИ была всего лишь имитационным исследованием без реальных участников) расширит наше понимание того, когда обратное прогнозирование полезно».